Fugu-MT 論文翻訳(概要): Familiarity-aware Evidence Compression for Retrieval Augmented Generation

論文の概要: Familiarity-aware Evidence Compression for Retrieval Augmented Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12468v1
Date: Thu, 19 Sep 2024 05:14:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 14:41:29.317783
Title: Familiarity-aware Evidence Compression for Retrieval Augmented Generation
Title（参考訳）: 検索向上のための親密性を考慮したエビデンス圧縮
Authors: Dongwon Jung, Qin Liu, Tenghao Huang, Ben Zhou, Muhao Chen,
Abstract要約: 対象モデルに慣れ親しんだ証拠を抽出する訓練不要な証拠圧縮手法であるFaviCompを提案する。 FaviCompは、対象モデルに関する圧縮された証拠の難易度を積極的に下げる。 FaviCompは、複数のオープンドメインQAにおいて、既存のベースラインを一貫して上回ることを示す実験結果が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.13513003367646
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) improves large language models (LMs) by incorporating non-parametric knowledge through evidence retrieval from external sources. However, it often struggles to filter out inconsistent and irrelevant information that can distract the LM from its tasks. While compressing the retrieved evidence with a compression model aims to address this issue, the compressed evidence may still be unfamiliar to the target model used for downstream task, potentially failing to utilize the evidence effectively. We propose FaviComp (Familiarity-aware Evidence Compression), a novel training-free evidence compression technique that makes retrieved evidence more familiar to the target model, while seamlessly integrating parametric knowledge from the model. Specifically, FaviComp proactively lowers the perplexity of the compressed evidence with regard to the target model by combining token probabilities from both the compression model and the target model to generate context that is more familiar to the target model. This approach balances the integration of parametric and non-parametric knowledge, which is especially helpful in complex tasks where the retrieved evidence set may not contain all the necessary information. Experimental results demonstrate that FaviComp consistently outperforms existing baselines in multiple open-domain QA datasets, achieving high compression rates and showcasing the effective integration of both parametric and non-parametric knowledge.
Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG)は、外部ソースからのエビデンス検索を通じて、非パラメトリック知識を組み込むことにより、大規模な言語モデル(LM)を改善する。しかし、LMをタスクから逸脱させる可能性のある、一貫性のない無関係な情報をフィルタリングするのに苦労することが多い。抽出された証拠を圧縮モデルで圧縮することは、この問題に対処することを目的としているが、圧縮された証拠は、下流タスクで使用されるターゲットモデルに不慣れであり、その証拠を効果的に活用できない可能性がある。本研究では,FaviComp (Familiarity-aware Evidence Compression) を提案する。FaviComp (Familiarity-aware Evidence Compression) は,モデルからパラメトリック知識をシームレスに統合しながら,対象モデルにより親しみやすいエビデンスを抽出する,新たなトレーニングフリーエビデンス圧縮手法である。具体的には、FaviCompは、圧縮モデルとターゲットモデルの両方からのトークン確率を組み合わせて、対象モデルに慣れ親しんだコンテキストを生成することにより、対象モデルに関する圧縮されたエビデンスの難易度を積極的に下げる。このアプローチはパラメトリック知識と非パラメトリック知識の統合のバランスをとるが、これは検索されたエビデンスセットが必要な情報をすべて含まないような複雑なタスクにおいて特に有用である。実験の結果、FaviCompは複数のオープンドメインQAデータセットにおいて既存のベースラインを一貫して上回り、高い圧縮率を達成し、パラメトリック知識と非パラメトリック知識の効果的な統合を示す。

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